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경쟁국 AI 투자 늘리는데 韓은 뒷걸음…투자 규모 순위 9위→11위 [이코노믹데일리] 중국 AI 스타트업 딥시크가 개발한 AI 모델이 전 세계를 강타한 가운데 미국과 중국의 인공지능(AI) 기술 격차가 1년 만에 크게 좁혀진 것으로 나타났다. 반면 한국의 AI 투자는 오히려 감소하며 글로벌 순위가 하락한 것으로 드러났다. 미국 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소(HAI)가 7일(현지시간) 발표한 'AI 인덱스 보고서 2025'에 따르면 AI 성능 평가 플랫폼 'LMSYS 챗봇 아레나'에서 미국과 중국 최고 AI 모델 간 성능 차이는 지난 2월 1.7%로 좁혀졌다. 이는 2023년 1월 9.3%에서 1년 만에 급격히 감소한 수치다. 지난 2월 성능 평가에서 미국 최고 AI 모델로 꼽힌 구글은 1385점을 중국 최고 모델인 딥시크는 1362점을 기록했다. 오픈AI의 챗GPT는 1366점으로 구글에 근소하게 뒤쳐졌다. 특히 딥시크는 지난해 5월 '딥시크 V2'를 출시하며 미국과의 격차를 좁히기 시작했고 9월 오픈AI가 추론 모델 'o1'을 출시하며 잠시 격차가 벌어지는 듯했으나 지난 1월 딥시크가 'RI' 모델을 선보이며 다시 격차를 좁혔다. 대규모 멀티태스크 언어 이해 능력 평가(MMLU)에서도 미·중 격차는 2023년 말 17.5%에서 2024년 말 0.3%로 줄었다. 과학, 예술, 엔지니어링 등 범용인공지능(AGI) 기능을 평가하는 벤치마크(MMMU) 격차는 같은 기간 13.5%에서 8.1%로 감소했다. 수학 문제 해결 능력은 24.3%에서 1.6%로 다국어 코드 생성 능력 평가는 31.6%에서 3.7%로 격차가 크게 줄었다. 보고서는 딥시크의 'R1' 모델에 대해 "일반적으로 필요한 하드웨어 자원의 일부만으로 최고 수준의 성능을 달성했다"고 평가하며 "이는 미국 증시에 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 미국의 반도체 수출 통제 효과에 대한 의문도 제기했다"고 분석했다. 지난해 출시된 주요 AI 모델 수에서도 중국은 15개로 미국(40개)과의 격차를 줄였다. 2022년에는 미국이 70개, 중국이 20개였던 것에 비해 격차가 크게 좁혀진 것이다. 프랑스는 3개, 한국, 캐나다, 이스라엘, 사우디아라비아는 각 1개의 모델을 출시했다. 기업별로는 구글과 오픈AI가 각각 7개의 모델을 출시했고, 알리바바(6개), 애플·메타·엔비디아(각 4개)가 뒤를 이었다. AI 투자에서는 미국이 압도적인 우위를 유지했으나 한국은 투자 감소와 함께 순위가 하락했다. 지난해 미국의 AI 민간 투자액은 1098억8000만 달러(약 161조8000억원)로 중국(92억9000만 달러)의 10배를 넘어섰다. 미국은 전년 대비 63% 증가, 중국은 28% 증가하며 격차가 소폭 확대됐다. 반면 한국의 AI 투자는 13억3000만 달러로 전년(13억9000만 달러) 대비 감소하며 투자 규모 순위가 9위에서 11위로 하락했다. 한편 2023년 컴퓨터 과학(CS) 분야 논문 수에서 중국은 미국을 크게 앞질렀고 AI 특허 점유율에서도 69.7%를 차지했다. 인구 10만 명당 AI 특허 승인 건수는 한국이 17.27건으로 룩셈부르크, 중국, 미국보다 높았다. 다만 한국은 AI 인재 유출 부문에서 2022년 3위, 2023년 5위를 기록하며 인재 유출이 심각한 것으로 나타났다. AI에 대한 낙관론은 전 세계적으로 증가하는 추세지만 국가별 편차가 큰 것으로 나타났다. 중국, 인도네시아, 태국 등에서는 AI의 긍정적 효과를 기대하는 반면 캐나다, 미국, 네덜란드 등에서는 낙관론이 상대적으로 낮았다.2025-04-08 08:06:28
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현대차, 수요응답형 '셔클'로 교통약자 이동성 개선 [이코노믹데일리] 현대자동차가 수요응답교통 '셔클'을 기반으로 신체적 교통약자의 이동성 개선에 나선다. 현대차는 1일부터 약 5개월간 경기도 화성특례시 동탄1신도시에서 교통약자를 위한 특수 개조 차량과 셔클 플랫폼으로 '셔클 교통약자 이동서비스' 실증에 나선다고 밝혔다. 기존 장애인 대상 호출 택시 차량의 경우 휠체어 이용자는 차량의 후면 테일게이트로 탑승하고, 3열에 위치한 채 이동해 불편한 승차감과 동승자와의 분리를 피할 수 없었다. 현대차는 이를 개선했다. 신체적 장애가 있는 사람도 동일하게 2열 도어로 탑승하고 이동할 수 있도록 보편적 설계를 기반으로 ST1을 개조한 특별교통수단 R1과 수요응답교통 셔클 플랫폼으로 교통약자 이동서비스를 제공한다. 보편적 설계는 제품, 시설, 서비스 등을 이용하는 사람이 성별이나 장애, 언어 등으로 인해 제약을 받지 않도록 하는 설계를 의미한다. 특별교통수단은 '교통 약자의 이동 편의 증진법'에서 이동에 심한 불편을 느끼는 교통 약자의 이동을 지원하기 위해 휠체어 탑승 설비 따위를 장착한 차량이다. R1은 기존 ST1 차량에 저상화 플랫폼, 휠체어를 탑승한 채 옆문으로 승차가 가능한 사이드 엔트리, 휠체어 사용자용 안전벨트, 가변형 시트 등을 적용한 것이 특징이다. 또한 저시력자와 청력 장애가 있는 탑승객을 배려한 기능도 탑재됐다. 차량 전면 디스플레이, 전∙후석 디스플레이, 고대비 화면 전환 기능 등을 적용해 저시력자나 청력 장애가 있는 탑승객도 차량 밖에서 쉽게 차량을 인식할 수 있고, 차량 내에서 화면을 통해 각종 안내사항의 전달이 가능하다. 고대비 화면은 저시력자나 색상 구분이 어려운 이용자를 위해 텍스트와 배경 색상을 크게 대비되도록 조정해 시각적으로 더 명확하게 보이도록 하는 화면이다. 현대차는 셔클 플랫폼을 활용해 이번 실증 서비스를 제공한다. 셔클 플랫폼은 현대차가 개발 및 운영 중인 수요응답교통(DRT) 서비스다. 이용자가 차량을 호출 시 차량은 최적 경로를 따라 도착지까지 이동한다. 이동 중 신규 호출이 발생하면 합승 알고리즘을 통해 유사한 경로의 승객이 함께 탑승할 수 있도록 실시간으로 경로를 재구성하거나 다른 차량을 배차하는 식으로 운영된다. 셔클 플랫폼을 기반으로 하는 만큼 운수사는 수요 기반의 효율적인 차량 배차와 최적 경로로의 운행이 가능하고 이용자는 호출 시 대기시간과 도착지까지의 소요시간에 대한 실시간 확인을 할 수 있다. 이번 실증사업의 원활한 수행을 위해 현대차는 셔클 플랫폼 이용을 위한 어플리케이션(앱)에 전자 바우처 기능을 탑재했다. 전자 바우처 기능으로 인해 운영사는 영수증 증빙 절차 등의 행정 업무를 간소화할 수 있고 이용자는 유선 통화 호출 외 앱을 통한 차량 호출도 가능해진다. 김수영 현대차 모빌리티사업실 상무는 "이번 실증은 교통약자의 이동권 보장이라는 사회 현안에 대한 실질적인 솔루션을 지자체와 협력해 검증한다는데 의의가 있다"며 "앞으로도 다양한 솔루션을 통해 모든 사람이 이동의 자유를 누릴 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.2025-04-01 09:50:48
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LG, 추론 AI '엑사원 딥' 오픈소스화…에이전틱 AI 시대 연다 [이코노믹데일리] LG AI연구원이 글로벌 인공지능(AI) 시장에서 경쟁력을 입증할 자체 개발 추론 AI 모델 ‘엑사원 딥’을 18일 오픈소스로 공개했다. 이는 한국 기업이 독자적으로 개발한 AI 모델이 글로벌 AI 생태계에서 본격적으로 경쟁에 나섰다는 점에서 의미가 크다. LG AI연구원은 17~21일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 열리는 엔비디아 GTC 2024에서 ‘엑사원 딥’을 소개하며 글로벌 시장 진출을 본격화했다. ‘엑사원 딥-32B’는 320억 개의 매개변수를 갖춘 모델이다. 매개변수 6710억개를 가진 중국 딥시크 R1의 5% 규모에 불과하지만 성능 면에서는 뒤떨어지지 않는다는 게 LG AI연구원의 설명이다. LG AI연구원은 이번 공개를 통해 기존 AI 모델이 단순한 정보 처리에 머물던 한계를 넘어서 자율적 의사결정이 가능한 ‘에이전틱 AI’ 시대로의 전환을 예고했다. 에이전틱 AI는 스스로 가설을 설정하고 검증하는 추론 AI로 복잡한 문제 해결에 적합하다. 현재 오픈AI, 구글, 중국 딥시크·알리바바 등 극소수 글로벌 기업만이 추론 AI를 개발하고 있다. LG AI연구원은 AI 오픈소스 플랫폼 ‘허깅페이스’를 통해 엑사원 딥의 논리적 사고력과 문제 해결 능력을 평가한 데이터를 공개했다. 수학 문제 해결 능력 평가 지표에서 95.7점을 기록하며 물리학·화학·생물학 등 과학 분야 등 박사급 논리 추론 평가에서 높은 평가를 받았다. AI 코딩 능력 평가에서는 59.5점을 기록했다. 엑사원 딥-32B와 함께 ‘엑사원 딥-7.8B(경량 모델)’와 ‘엑사원 딥-2.4B(온디바이스 모델)’도 함께 공개됐다. 7.8B 모델은 32B 모델 대비 매개변수가 24% 수준이지만 성능을 95% 유지한다. 2.4B 모델은 32B 모델 대비 매개변수 7.5% 수준이지만 성능 86% 유지하면서 특히 기기 내부에서 데이터를 처리해 보안성과 개인정보 보호 측면에서 강점이 있다. LG AI연구원 관계자는 “2월 국가인공지능위원회에서 ‘딥시크 R1급 모델을 오픈소스로 공개하겠다’고 발표한 이후 한 달 만에 엑사원 딥을 공개했다”며 “LG의 AI 기술 핵심은 모델 크기를 줄이면서도 성능을 유지하는 것”이라고 강조했다.2025-03-18 10:21:43
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"막으니까 더 궁금하네"…서비스 중단에도 다운로드 이어지는 딥시크 [이코노믹데일리] 정부가 중국의 생성형 인공지능(AI) '딥시크' 다운로드를 차단했지만 여전히 신규 설치가 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 5일 데이터 플랫폼 기업 아이지에이웍스 모바일인덱스에 따르면 개인정보보호위원회가 딥시크의 국내 서비스를 잠정 중단한 이후에도 국내 모바일 신규 설치는 지속되고 있다. 개보위는 앞서 지난달 15일 오후 6시경 데이터 유출 정황을 이유로 딥시크 애플리케이션(앱)의 국내 서비스를 잠정 중단시킨 바 있다. 현재 구글 플레이와 애플 앱스토어를 포함한 모든 국내 앱 마켓에서 딥시크 앱 설치가 불가능한 상황이다. 그럼에도 불구하고 중단 조치 직후인 지난달 16일 딥시크 앱의 신규 다운로드 수는 464건에 달했으며 공식적인 서비스 중단이 발표된 17일에도 신규 설치 수는 308건을 기록했다. 가장 최근 집계된 지난 1일 기준 신규 다운로드는 29건으로 나타났다. 한 업계 관계자는 "국내 앱 마켓에서 딥시크를 다운로드하는 것은 불가능하지만 국가 우회 등 다양한 방법을 동원하면 완전히 차단하는 것은 어렵다"며 "설사 다운로드를 차단하더라도 국민의 정보기술(IT) 수준이 높아 완전히 봉쇄하는 것은 쉽지 않다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "딥시크뿐만 아니라 국내에 출시되지 않은 수많은 앱을 여러 경로로 다운로드하는 사용자들이 있다"며 "정부의 차단 조치가 오히려 이용자들의 관심을 불러일으킬 수도 있다"고 설명했다. 한편 딥시크는 오픈소스 코드와 추론 시스템 개요 등을 연이어 공개하며 기세를 이어가고 있다. 딥시크는 지난 1일 개발자 플랫폼 깃허브에 올린 '딥시크-R1·V3' 추론 시스템 기술 설명에서 이론상 하루 총수입이 56만2027 달러(약 8억2000만원), 일일 총비용은 8만7072 달러(약 1억3000만원)라고 밝혔다. 이는 비용 대비 이익률이 545%에 달하는 것으로 나타났다. 다만 V3 모델의 사용 비용이 R1 모델보다 낮고 일부 서비스가 웹과 앱에서 무료로 제공되는 데다 개발자들이 사용량이 적은 시간대에 더 적은 비용을 지불하고 있어 실제 이익률은 이보다 낮을 것으로 분석됐다.2025-03-05 08:37:26
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보험사 AI 활용 전망...보안 우려에도 딥시크 활용법 있다 [이코노믹데일리] 딥시크(DeepSeek) 인공지능(AI)의 등장으로 기업들의 AI 접근성이 높아질 것으로 기대됐으나 금융권에서는 보안과 안정성 문제로 최근 활용을 금지하고 있다. 이런 가운데 보험업계에서는 딥시크의 보안 문제를 해결하는 방안과 함께 보험사의 활용 가능성에 대한 전망이 제시됐다. 24일 보험연구원의 ‘딥시크 등장과 보험회사 디지털 전환’ 보고서에 따르면 ‘딥시크-R1’ 모델을 온프레미스 방식으로 운영할 경우 △데이터 보호 △특화 가능성 △설명 가능성 및 규제 대응 △서비스 차별화 △종속성 △비용 효율성 등에서 오픈AI의 ‘챗GPT’ 같은 폐쇄형 모델보다 우위를 점하며, 보다 안전하게 활용할 수 있는 것으로 분석됐다. R1은 지난달 공개된 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)로 적은 투자 비용과 시간으로도 거대 IT 기업의 LLM과 유사한 성능을 발휘하며 시장에 충격을 주었다. 특히 오픈AI의 LLM 모델과 비교했을 때 약 4% 수준의 비용으로 운영할 수 있어 경쟁력이 높다. 그러나 현재 딥시크가 제공하는 API, 웹, 모바일 애플리케이션 서비스는 중국의 개인정보 수집 정책으로 인해 보안 우려가 제기되면서 정부 부처 및 금융업계에서 활용이 제한되고 있다. 이에 조영현 보험연구원 연구위원은 해결책으로 기업이 자체 서버를 구축해 AI를 운용하는 온프레미스 방식을 제안했다. 온프레미스 방식은 기업 내부 서버에서 AI를 운영하는 방식으로 R1 모델처럼 오픈소스로 개발된 AI를 적용할 경우 기업 맞춤형 AI 구축이 가능하다. 이를 통해 기업은 업무 프로세스에 최적화된 AI 프로그램을 개발하고 개별 서버에 배치함으로써 개인정보 보호 문제를 해결하면서도 높은 효율성을 확보할 수 있다. 반면 기존 AI 활용 방식은 AI 기업의 클라우드 서비스를 이용해야 하며 이에 따른 라이선스 비용 부담이 발생한다. 또한 개인정보 보호를 위해 AI 제공업체와 별도의 보안 계약을 체결하는 등 추가적인 보안 조치가 필요하다. 해외에서는 이미 여러 기업이 R1을 활용하고 있다. 글로벌 자동차 테크 기업 ‘Roadzen’은 보험 산업에 특화된 AI 플랫폼 ‘Mixtape AI’에 R1을 통합해 서비스를 제공하고 있다. 특히 중국 딥시크 서버를 사용하지 않고 고객의 위치에 따라 미국, 유럽, 인도 내 데이터 센터를 활용함으로써 보안 우려를 해소했다. 또한 AI 챗봇 서비스 ‘퍼플렉시티’ AI도 R1을 옵션으로 제공하면서 북미 서버에서 호스팅하는 방식을 채택해 데이터가 중국으로 유출되는 것을 차단하고 있다. 조 연구위원은 이러한 고성능 오픈소스 AI 모델을 활용하면 데이터 보호와 규제 준수가 중요한 보험업계에서도 AI 활용이 빠르게 확대될 것으로 내다봤다. 그는 “법에서 요구하는 AI의 안정성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 보험사가 AI를 직접 이해하고 통제할 수 있어야 한다”며 “개방형 모델을 기반으로 한 온프레미스 운영이 AI 활용을 고도화하고 범위를 확대하는 데 가장 적합한 방식이 될 것”이라고 강조했다.2025-02-24 17:38:44
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오픈AI '챗GPT', 딥시크 등장에도 이용자 급증…2월 주간 이용자 4억명 [이코노믹데일리] 오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 모델 챗GPT가 중국 AI 스타트업 딥시크의 등장에도 불구하고 이용자가 급증하고 있는 것으로 나타났다. 브래드 라이트캡 오픈AI 최고운영책임자(COO)는 20일(현지시간) 미국 경제 전문 케이블 방송 CNBC와의 인터뷰에서 "챗GPT의 2월 주간 활성 이용자 수(WAU)는 4억명에 이른다"고 밝혔다. 지난해 12월 챗GPT의 WAU는 3억 명으로 2개월 만에 33% 증가한 것이다. 2억명이었던 지난해 8월과 비교하면 6개월 만에 두 배로 늘어났다. 라이트캡 COO는 "사람들이 입소문을 듣고 친구들이 사용하는 것을 보며 챗GPT의 유용성을 확인하고 있다"며 이용자들이 챗GPT의 유용성과 필요성을 느끼고 실제로 사용하면서 효과를 보고 있다고 설명했다. 개인 이용자뿐만 아니라 기업 단위 고객도 빠르게 증가하고 있다. 현재 챗GPT의 유료 기업 이용자 수는 200만명으로 6개월 전에 비해 두 배 늘었다. 주요 고객에는 △차량 공유업체 '우버' △글로벌 투자은행 '모건스탠리' △제약회사 '모더나' △통신회사 'T-모바일' 등이 있다. 라이트캡 COO는 "챗GPT를 개인적으로 사용한 고객들이 재직 중인 회사에 이 도구를 사용하도록 제안하고 있다"고 덧붙였다. 개발자 트래픽도 지난 6개월 동안 두 배 증가했으며 특히 추론 모델 'o3'는 5배나 늘어났다. 라이트캡 COO는 "소비자 시장은 개인 필요에 따라 AI 도구나 서비스를 즉시 사용할 수 있어 새로운 기술이 빠르게 확산되고 있다"며 "기업의 경우 기술 도입을 위해 기반을 다지고 있다"고 말했다. 이번 챗GPT 이용자 급증은 중국 딥시크 모델이 글로벌 기술 업계를 휩쓸며 큰 인기를 얻고 있는 가운데 발생했다. 최근 딥시크는 AI 모델 'V3'와 'R1'을 공개했다. 이 모델들은 미국 빅테크 기업들이 내놓은 AI 모델 대비 개발 비용이 10분의 1도 되지 않지만 일부 테스트에서 오픈AI의 모델보다 우수한 성능을 보이며 주목받았다. 지난달에는 딥시크 모델 애플리케이션(앱)이 애플 앱스토어 무료 앱 다운로드 순위에서 챗GPT를 제치고 1위를 차지하기도 했다. 다만 과도한 개인정보 수집 및 유출 우려로 미국을 비롯해 한국·대만·이탈리아 등 전 세계 국가들이 딥시크 이용을 금지하고 있다.2025-02-21 08:47:47
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엔비디아, 주가 3% 상승...'딥시크 쇼크' 회복 [이코노믹데일리] 엔비디아의 주가가 상승 곡선을 그리고 있다. 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 저비용·고효율 생성형 AI를 시장에 내놓으면서 생겼던 '딥시크 쇼크'로부터 회복하는 모양새다. 엔비디아 주가는 13일(현지시간) 미국 뉴욕 증시에서 전날보다 3.13% 상승한 135.29 달러(19만5250원)에 거래를 마감했다. 장 초반에는 4.09% 오른 136.50 달러까지 치솟기도 했다. 앞선 이틀 동안 소폭 하락한 주가를 다시 끌어올린 것이다. 이는 딥시크 쇼크 이후 가장 높은 수치다. 딥시크의 AI 모델 'R1'이 시장에 모습을 드러낸 직후 엔비디아 주가는 지난 달 27일 118.42 달러를 기록하며 직전 거래일에 비해 17% 급락한 바 있다. 엔비디아의 최신 AI 칩 '블랙웰'이 기업 서버에 본격적으로 탑재되면서 이번 반등에 성공했다는 분석이 나온다. 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE)는 이날 엔비디아의 'GB200 NVL72' 시스템으로 구성된 AI 서버를 첫 출하했다고 발표했다. HPE는 서버·정보기술(IT) 인프라 등 기업을 대상으로 IT 솔루션을 제공하는 미국 기업으로 세계 최대의 서버 기업간거래(B2B) 솔루션을 보유하고 있는 것으로 유명하다. 이 시스템은 블랙웰을 기반으로 하며 데이터센터와 기업용 AI 서버에 탑재돼 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 데 사용될 예정이다. 서버 제조업체 슈퍼마이크로컴퓨터 역시 지난 5일 블랙웰을 활용한 AI 데이터센터용 서버를 본격적으로 생산하기 시작했다고 언급한 바 있다. 또한 저가 매수 유입과 더불어 메타·구글·마이크로소프트(MS)·아마존 등 미국 대표 빅테크 기업들이 AI 인프라 구축에 대한 막대한 자금 투입 계획을 발표하면서 엔비디아 주가에 영향을 미친 것으로 보인다. 올해 이들 기업이 AI 인프라에 투자할 자본 지출 규모는 총 3200억 달러(약 466조원)로 지난해보다 40% 증가한 수치다. 도널트 트럼프 미국 대통령이 반도체 관세를 예고한 것은 불안 요소로 작용할 수 있다. 다만 시행 명령이 오는 4월로 연기되면서 협상의 여지가 생긴 것은 긍정적인 부분이다.2025-02-14 09:00:48
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지난해 글로벌 전기차용 배터리 사용량 시장 점유율 하락…1,2위는중국 기업이 차지 [이코노믹데일리] 지난해 세계 각국에 등록된 전기차(EV, PHEV, HEV)에 탑재된 총 배터리 사용량이 전년 동기 증가한 반면 국내 배터리 3사(LG에너지솔루션, SK온, 삼성SDI)의 글로벌 전기차용 배터리 사용량 시장 점유율은 하락했다. 11일 에너지 전문 시장조사업체 SNE리서치에 따르면 국내 배터리 3사의 글로벌 전기차용 배터리 사용량 시장 점유율이 전년 동기 대비 4.7% 하락한 18.4%를 기록했다. 삼성SDI의 하락세가 커다란 영향을 미쳤다. LG엔솔은 전년 동기 대비 1.3%(96.3GWh) 성장하며 3위를 유지했고 SK 온은 12.4%(39.0GWh)의 성장률을 기록해 5위에 올랐다. 반면 삼성SDI는 -10.6%(29.6GWh) 역성장을 기록했다. 삼성SDI의 하락세는 유럽 및 북미 시장 내 주요 완성차 고객들의 배터리 수요 감소가 주요 원인으로 작용했다. 전기차 판매량에 따른 국내 3사의 배터리 사용량을 살펴보면, 삼성SDI의 배터리는 주로 BMW, 리비안, AUDI 등에 탑재됐다. BMW의 경우 i4, i5, i7, iX에, 리비안은 R1S, R1T에 사용됐다. 하지만 리비안 R1S, R1T에 리튬인산철(LFP)배터리가 탑재된 스탠다드 레인지 트림이 출시되면서 삼성SDI의 배터리 사용량에 부정적인 영향을 미쳤다. SK온의 배터리 사용량은 주로 현대자동차그룹, 메르세데스-벤츠, 포드, 폭스바겐 등의 순으로 탑재된 것으로 나타났다. 현대차그룹의 경우 전기 상용차인 봉고3 EV와 포터2 EV의 판매량이 감소해 각 차량의 배터리 사용량이 전년 대비 각각 60.3%, 59.2% 줄어 다소 부진한 모습을 보였다. 다만 전기 승용차인 아이오닉5와 EV6가 페이스리프트 이후 점차 회복세를 보였다. 또 기아 EV9은 해외 판매 확대에 힘입어 배터리 사용량이 235.9% 증가했다. 메르세데스-벤츠는 SK온의 배터리를 탑재한 컴팩트 스포츠유틸리티차(SUV) EQA와 EQB가 전년 동기 수준의 견조한 판매량을 기록하며 안정적인 흐름을 유지했다. LG엔솔의 배터리 사용량은 주로 테슬라, 폭스바겐, 쉐보레, 포드 등의 순으로 탑재된 것으로 나타났다. 테슬라의 경우, LG엔솔 배터리를 탑재한 모델의 판매량 증가로 인해, 테슬라의 LG엔솔 배터리 사용량이 9.6% 늘어났다. 특히 페이스리프트를 거친 모델 3의 배터리 사용량은 전년 대비 47.0% 증가하며 두드러진 성장세를 보였다. 글로벌 시장 점유율 1,2위는 중국 기업이 차지했다. 중국의 CATL은 전년 동기 대비 31.7%(339.3GWh) 성장률로 글로벌 1위 자리를 견고히 유지했다. 아울러 BYD는 37.5%(153.7GWh) 성장률과 함께 글로벌 배터리 사용량 2위를 기록했다.2025-02-11 14:46:04
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딥시크가 쏘아올린 '저비용' AI 경쟁…인프라 구축엔 여전히 '고비용' [이코노믹데일리] 최근 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 등장 이후 인공지능(AI) 업계에서 '저비용 고성능' 모델 개발 경쟁이 가속화되고 있다. 이에 글로벌 빅테크 기업들은 대응책으로 AI 인프라 투자를 대폭 확대하고 있다. 딥시크는 대형언어모델(LLM) '딥시크 V3'에 이어 '딥시크 R1'을 공개하며 개발 비용을 약 560만 달러(한화 약 82억원)로 억제하면서도 오픈AI의 'GPT-4o'와 유사한 성능을 달성했다고 주장한 바 있다. 10일 업계에 따르면 국내외에서 저비용 고성능 AI 모델 공개가 잇따르고 있다. 구글은 지난 5일(현지시간) '제미나이 2.0 플래시 라이트(Flash-Lite)'를 발표하며 딥시크 견제에 나섰다. 2.0 플래시 라이트의 비용은 입력 기준 100만 토큰당 0.019달러로 딥시크 AI 모델(0.014달러)과 유사한 수준이며 오픈AI의 대표적인 비용 효율 모델(0.075달러)보다 4분의 1 수준으로 저렴하다. 최근 미국 스탠퍼드대와 워싱턴대 AI 연구진은 단 50달러의 클라우드 컴퓨팅 비용으로 AI 추론 모델 's1'을 훈련하는 데 성공했다고 밝혔다. 이 모델은 수학 및 코딩 능력 테스트에서 오픈AI 'o1', 딥시크 R1과 유사한 성능을 보였다. 연구진은 '증류'(distillation) 기법을 활용해 구글의 최신 AI 모델 '제미나이 2.0 플래시 씽킹 익스퍼리멘털'에서 지식을 추출하고 모델의 사고 시간을 늘리는 방법으로 정확도를 향상시켰다고 설명했다. 증류는 기존 AI 모델의 출력 데이터를 활용해 새로운 AI 모델을 학습시키는 방식이다. 딥시크 역시 오픈AI 모델을 증류해 개발한 것으로 알려졌다. 미국 IT 전문 매체 테크크런치(TechCrunch)는 이에 대해 "증류는 AI 모델을 저렴하게 재생성할 수 있는 효과적인 방법이지만 완전히 새로운 AI 모델을 만들어내는 것은 아니다"라며 기술 발전의 정체 가능성을 우려했다. 국내에서도 저비용 AI 모델 개발 사례가 등장하고 있다. 배경훈 LG AI연구원장은 지난 6일 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검회의'에서 '엑사원 3.5' 32B 모델을 약 70억원의 예산으로 개발했다고 밝혔다. 이는 딥시크 V3 개발에 투입된 비용보다 훨씬 저렴하다. AI 기업 솔트룩스도 오는 13일 '젠 AI 핸즈온' 행사에서 '루시아 2.5'를 공개할 예정이다. 솔트룩스 관계자는 "특히 벡터 임베딩 모델과 루시아 LLM은 챗GPT 대비 최대 20분의 1 수준의 비용으로 활용할 수 있다"고 설명했다. 저비용 AI 모델이 늘어나면서 대규모 투자에 대한 회의론이 제기되고 있지만 메타·알파벳(구글)·마이크로소프트(MS)·아마존 등 빅테크 기업들은 오히려 AI 인프라 구축에 막대한 자금을 투입할 계획이다. 올해 이들 기업이 AI 인프라에 투자할 자본 지출 규모는 총 3200억 달러(약 466조원)로 지난해보다 40% 증가한 수치다. 주요 투자 항목은 클라우드 컴퓨팅과 데이터센터 구축이다. 저비용 AI 모델 개발과 대규모 인프라 투자가 동시에 진행되면서, 향후 AI 시장의 경쟁 구도와 기술 발전 방향에 대한 관심이 커지고 있다.2025-02-10 13:48:06
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정부, AI 경쟁력 강화 위해 '추격조' 필요…업계 "데이터·GPU·인재 지원 절실" [이코노믹데일리] 한국 인공지능(AI) 기술이 미국 오픈AI와 중국 딥마인드를 넘어서는 선도적인 위치로 도약하기 위해 정부 차원의 집중적인 투자와 지원을 받을 'AI 추격조' 구성 필요성이 제기됐다. 6일 과학기술정보통신부는 국가AI위원회, 초거대AI추진협의회와 함께 서울 중구 국가AI위원회 회의실에서 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검회의'를 개최했다. 이 자리에서 국내 AI 개발 기업들은 GPU(그래픽처리장치) 등 인프라 부족, AI 학습용 데이터 확보의 어려움, AI 인재 육성 문제 등 다양한 과제를 해결하기 위한 정부의 파격적인 지원 방안 마련을 촉구했다. 특히 거대언어모델(LLM) 개발에 필수적인 GPU를 특정 기업에 집중 지원하고 해외로 유출된 AI 핵심 인재를 국내로 유치하기 위한 고액 연봉 지원, AI 학습용 데이터 저작권 대가 산정 유예 등 획기적인 정책 도입이 시급하다는 의견이 제기됐다. 김두현 국가AI위원회 분과위원(건국대 컴퓨터공학과 교수)은 "오픈AI나 딥마인드와 어깨를 나란히 할 수 있는 AI 기술 강국으로 도약하기 위해서는 'AI 추격조'와 같은 특단의 대책이 필요하다"며 "국가AI컴퓨팅 센터 산하에 제도적 제약 없이 파격적인 지원을 제공할 수 있는 특수 임무 조직을 구성해야 한다"고 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "만약 정부가 딥마인드와 같은 AI 선도 기업을 10개 육성하는 것을 목표로 한다면 데이터 문제 해결이 최우선 과제"라며 "AI 추격조에 선정된 기업에게는 3년간 데이터 우선 사용 권한을 부여하고 저작권료 지급은 유예하는 파격적인 데이터 활용 정책이 필요하다"고 말했다. 또한 김 대표는 "정부가 GPU 1만 개를 확보할 수 있는 예산을 추격조 기업에 집중 투자하고 글로벌 빅테크 기업에 재직 중인 한국인 AI 핵심 인재들이 국내로 돌아올 수 있도록 높은 수준의 인건비를 지원해야 한다"고 덧붙였다. 배원욱 LG AI연구원 원장은 정부 지원 방식에 대해 "모든 기업에 '나눠 먹기'식 지원이 아닌 특정 기업을 선정하여 집중적으로 지원하는 '선택과 집중' 전략이 필요하다"고 강조했다. 배 원장은 "오픈AI의 'GPT-3 mini'는 딥마인드의 'DeepSeek R1'보다 추론 능력이 뛰어나다. 이는 오픈AI가 2480개의 GPU H200을 활용할 수 있는 인프라를 갖췄기 때문이다. 한국도 GPU 집중 투자를 통해 딥마인드나 GPT-3 수준의 AI 모델을 충분히 개발할 수 있다"고 설명했다. 덧붙여 "정부가 특정 기업을 선정해 집중 투자하고 연내 가시적인 성과를 도출하여 기술력을 입증해야 한다"고 말했다. 특히 배 원장은 LG에서 개발한 AI 모델 '엑사원'이 딥마인드 대비 적은 비용으로 높은 효율성을 달성했다고 밝혔다. 그는 "LG의 '엑사원 3.5' 32B 모델 개발에는 70억 원이 투입됐다"며 이는 딥마인드가 'DeepSeek V3' 모델 학습에 투자한 78억 원보다 적은 금액이라고 설명했다. 또한 "엑사원은 현재 LG 계열사 임직원 대상으로 서비스되고 있으며 글로벌 시장에 공개하여 더 많은 사용자에게 알리고 싶었지만, 여러 제약으로 인해 아쉬움이 남는다"고 토로했다. 정보통신기획평가원의 LLM 리더보드 자료에 따르면 LG '엑사원 3.5'는 2023년 12월 에지 부문에서 1위를 기록하며 기술력을 인정받았다. 배 원장은 "AI 모델 개발에 100억 원 이하 전체 비용도 200억~400억 원이면 충분히 LLM 모델을 만들 수 있다"며 "조만간 딥마인드 R1 수준의 모델을 오픈소스로 공개할 계획"이라고 밝혔다. 신용식 SKT 부사장은 "일본 소프트뱅크가 AI 생태계를 주도하는 것처럼 한국도 AI 산업을 이끌어갈 리더십이 부족한 상황"이라고 진단하며 "국내 LLM 기술력이 높더라도 시장에서 실제로 사용되지 않거나 수익으로 연결되지 못하면 의미가 없다"고 지적했다. 신 부사장은 "대기업조차 AI 인프라 투자에 부담을 느끼는 상황에서 정부 주도의 대규모 인프라 투자가 필요하다"고 강조하며 "국방, 전략 산업 등 핵심 분야에서 '소버린 AI'를 확보하지 못하면 시장 경쟁력을 잃게 될 것이다. K-LLM 육성에 대한 공감대를 바탕으로 민관, 산학연 협력을 통해 해법을 모색해야 한다"고 제언했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "소버린 AI는 타 국가가 쉽게 따라올 수 없는 차별화된 기술력을 확보하는 것이 핵심"이라며 네이버 역시 소버린 AI 기술 확보에 주력하고 있음을 시사했다. 강도현 과학기술정보통신부 2차관은 "현재 한국 AI 기술은 '제법 잘하는 나라' 수준으로 평가받고 있지만 '아주 잘하는 나라'로 도약하기 위한 노력이 필요한 시점"이라며 "정부, 업계, 국민 모두가 'AI 기술 강국'이라는 공동 목표를 향해 나아가야 한다"고 강조했다. 또한 AI 인프라 투자에 대해서는 "정부 재정 당국과 협의를 진행 중이며 기업 투자 부담을 덜어주기 위해 국책 금융 지원 등 다양한 방안을 모색하고 있다"고 밝혔다.2025-02-06 18:00:56
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"개발 넘어 상호작용까지"…AI 적극 활용하는 게임 업계 [이코노믹데일리] 국내 게임 업계들이 인공지능(AI) 모델 활용에 적극적으로 나서고 있다. AI를 활용한 게임 개발을 넘어 유저와 상호작용하는 AI 캐릭터를 통해 혁신적인 경험을 제공하겠다는 취지다. 이러한 양상은 최근 '저비용 고성능'을 앞세워 전 세계를 강타한 중국 딥시크의 AI 모델 'R1'의 등장으로 인해 더욱 탄력받을 것으로 보인다. 6일 게임 업계에 따르면 가장 적극적인 움직임을 보이는 곳은 크래프톤이다. 김창한 크래프톤 대표는 지난 4일 서울 중구 더플라자 호텔에서 열린 오픈AI 비공개 워크숍 ‘빌더 랩’에서 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)와 약 20분간 회동했다. 김 대표는 회동을 마친 뒤 “오픈AI의 플래그십 모델을 비롯한 고품질 대형언어모델(LLM)을 기반으로 한 CPC(Co-Playable Character) 개발과 게임 특화 AI 모델 최적화 등 다양한 협력 방안을 논의했다”며 “크래프톤은 오픈 AI와 게임 개발과 운영 전반에 더욱 혁신적으로 적용할 새로운 기술과 가능성을 적극 모색하고 있다”고 밝혔다. CPC는 기존 NPC(Non-Playable Character)와 달리 정해진 대사를 반복하는 것이 아니라 AI를 통해 플레이어의 행동을 분석하고 즉각적으로 대응하는 것이 특징이다. 크래프톤은 1월 미국 라스베이거스에 열린 세계 최대 정보기술(IT)·전자 전시회 'CES 2025'에서 엔비디아의 AI 플랫폼 'ACE'를 활용한 CPC를 공개한 바 있다. 해당 기술은 올해 3월 앞서해보기(얼리액세스)로 출시 예정인 인생 시뮬레이션 게임 '인조이'에 도입할 예정이다. 위메이드 역시 엔비디아와 협력한 것으로 알려졌다. 위메이드는 오픈월드 다중접속역할수행게임(MMORPG) '미르5'에 등장할 AI 보스 '아르테리온'을 개발하고 있다. 아르테리온은 유저의 행동 패턴을 분석해 진화하면서 보다 유기적인 전투 경험을 제공할 것으로 기대된다. 이 외에도 넥슨, 엔씨소프트 등 게임 업계의 '전통 강호'들도 생산성 향상을 위해 게임 개발에 AI를 적극 활용하고 있다. KDB미래전략연구소가 지난달 발표한 보고서 '게임 산업 내 생성형 AI 활용 동향'에 따르면 넥슨은 ‘보이스 크리에이터’를 출시해 캐릭터 음성을 제작하고 있으며 제작 시간을 실제 녹음 대비 50분의 1 수준으로 단축하는 성과를 냈다. 또한 엔씨소프트는 자체 제작한 ’제로샷 멀티버스 TTS’를 통해 약 3초의 음성 데이터만으로도 다양한 스타일의 캐릭터 보이스를 생산하고 있다. 아울러 딥시크의 등장으로 이러한 업계의 움직임이 탄력받을 수 있다는 주장도 제기됐다. 최승호 상상인증권 연구원은 지난달 31일 발표한 보고서에서 "AI 비용절감은 AI 캐릭터의 빠른 상용화를 이끌 가능성이 크다"며 "딥시크를 따라 낮은 컴퓨팅 자원 활용으로 고성능 모델을 만들 수 있다면 상용화 시기를 앞당길 수 있을 것"이라고 말했다. 일각에선 생성형 AI 활용으로 인한 저작권 침해 가능성의 우려도 나온다. 오선영 KDB미래전략연구소 연구원은 "생성형 AI가 기존 게임 저작물과 유사한 콘텐츠를 제작할 때 이를 참고한 게임사들이 저작권 간접 침해에 해당할 수 있다"면서 "저작권 침해 소지를 방지할 전문 인력을 확충하거나 자체 생성형 AI 모델을 개발하는 것도 방법"이라고 설명했다.2025-02-06 13:05:49
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구글, '비용 효율' AI 모델 플래시 라이트 출시…중국 딥시크에 '맞불' [이코노믹데일리] 구글이 중국 AI 스타트업 딥시크를 겨냥한 새로운 AI 모델 '제미나이 2.0 플래시 라이트(Flash-Lite)'를 5일(현지시간) 공개하며 AI 시장 경쟁에 본격적으로 뛰어들었다. 이번 발표는 지난해 12월 공개된 최신 AI 모델 '제미나이 2.0'을 모든 사용자에게 개방하는 것과 동시에 이루어졌다. 지금까지 '제미나이 2.0'은 일부 개발자와 테스트 프로그램 참여자에게만 제한적으로 제공되었으나 이번 출시를 통해 누구나 '제미나이' 앱에서 '플래시' 모델을 사용할 수 있게 됐다. 개발자를 위한 AI 도구 '구글 AI 스튜디오'와 기업용 플랫폼 '버텍스 AI'를 통해 '2.0 프로 익스페리멘탈(Pro Experimental)'과 '2.0 플래시 라이트' 모델도 미리보기 형태로 제공된다. 구글은 '제미나이 2.0'이 텍스트, 이미지, 동영상 기능을 갖춘 멀티모달 형태의 AI 에이전트에 최적화된 모델이라고 강조하며 이번에 새롭게 공개된 '플래시 라이트' 모델은 기존 '플래시' 모델보다 더욱 경량화되어 비용 효율성을 극대화했다고 설명했다. 코레이 카부쿠오글루 구글 딥마인드 CTO는 "플래시 1.5 버전에 대한 긍정적인 피드백을 받은 후 플래시 라이트를 개발했다"고 밝혔다. 이번 '플래시 라이트' 모델 출시는 최근 저렴한 비용과 우수한 성능을 가진 AI 모델 V3와 R1을 공개하며 AI 모델 개발 경쟁에 뛰어든 딥시크를 견제하기 위한 전략으로 풀이된다. 딥시크의 등장으로 AI 모델 개발 비용에 대한 부담이 커지고 있는 가운데 구글은 '플래시 라이트'를 통해 비용 효율적인 AI 모델을 제공함으로써 시장 경쟁력을 확보하겠다는 의지를 드러냈다. 로이터 통신에 따르면 '2.0 플래시 라이트'의 비용은 입력 기준 100만 토큰당 0.019달러로 딥시크의 AI 모델(0.014달러)과 유사한 수준이다. 이는 오픈AI의 비용 효율 버전(0.075달러)보다 훨씬 저렴한 가격이다. 한편 구글은 전날 4분기 실적 발표에서 클라우드 성장세가 시장 기대치에 미치지 못하면서 뉴욕 증시에서 주가가 7% 이상 급락하는 부진을 겪었다. 이러한 상황에서 구글의 '플래시 라이트' 모델 출시는 AI 시장 경쟁 심화 속에서 새로운 성장 동력을 확보하기 위한 중요한 시도로 평가받고 있다.2025-02-06 08:19:21
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이재용·샘 올트먼·손정의 회동… 삼성전자, AI 반도체 공급 확대 기회 [이코노믹데일리] 이재용 삼성전자 회장과 손정의 일본 소프트뱅크그룹 회장, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자가 4일 오후 삼성전자 서초 사옥에서 만나 인공지능(AI) 협력 방안에 대해 논의했다. 세 사람이 한자리에서 만난 것은 처음이다. 이번 회동이 한·미·일 AI 동맹의 신호탄이 돼 글로벌 AI 생태계 재편의 중요한 전환점이 될 것이란 전망이 나오고 있다. 5일 업계에 따르면 최근 AI 반도체 및 데이터센터 인프라 경쟁이 치열해지면서 한·미·일 주요 기업들이 협력을 강화하려 하고 있다. 중국의 AI 스타트업 ‘딥시크’가 엔비디아의 저사양 AI 가속기 ‘H800’을 활용해 자체 거대언어모델(LLM) ‘R1’을 개발하는 데 성공하면서 한·미·일 주요 기업들이 초조해 하는 것으로 풀이된다. 딥시크는 엔비디아의 최신 AI 가속기인 A100, H100 등의 도움 없이도 AI 모델을 완성했다. 미국의 AI 반도체 수출 규제에도 불구하고 중국이 독자적인 AI 기술력을 확보해 나가고 있다는 것이 증명되면서 글로벌 반도체 업계는 충격에 빠졌다. 중국이 자체 AI 생태계를 구축해 글로벌 AI 시장의 판도를 바꿀 가능성이 있다는 평가가 나오고 있다. 일명 ‘딥시크 쇼크’다. 이에 따라 미국 주도의 초거대 AI 프로젝트 ‘스타게이트’가 이러한 중국의 도전에 대응하기 위한 핵심 프로젝트로 부상했다. 이번 3자 회동에서 주요 의제로 떠오른 것도 미국에서 추진 중인 초거대 AI 프로젝트 스타게이트였다. 스타게이트는 향후 4년간 5000억 달러(약 730조원)를 투자해 대규모 데이터센터와 전력 인프라를 구축하는 초대형 프로젝트다. 이를 통해 AI 모델 학습과 운영에 필요한 연산력을 대폭 확충하는 것이 목표다. 만약 3사가 협력할 경우 각자의 강점이 ‘스타게이트’ 프로젝트에 활용될 것으로 보인다. 소프트뱅크는 AI 반도체에 대한 대규모 투자를 진행 중이며 ‘비전 펀드’를 통해 AI 스타트업을 육성하고 있다. 또 초고성능 AI 반도체 개발을 위한 ‘프로젝트 이자나기’도 추진 중이다. 삼성전자는 AI 반도체를 생산할 수 있는 파운드리(반도체 위탁생산) 역량을 보유하고 있다. AI 모델을 탑재한 스마트폰과 가전제품도 생산하고 있어 향후 AI 시장에서의 역할이 더욱 확대될 가능성이 크다. 이번 회동은 삼성전자에게도 중요한 기회로 평가된다. 현재 삼성전자는 엔비디아에 5세대 고대역폭메모리(HBM) 공급을 타진하고 있지만 성과를 내지 못하고 있는 상황이다. 삼성전자가 ‘스타게이트’ 프로젝트에 직접 투자하는 방안을 검토하는 것도 이 때문이다. 새로운 AI 생태계에 진입해 글로벌 AI 경쟁에서 입지를 강화할 가능성이 높아진다. 업계 관계자는 “한·미·일이 AI 분야에서 협력하는 것은 중국의 딥시크 쇼크에 대응하기 위한 전략적 판단”이라며 “삼성전자가 AI 반도체 시장에서 새로운 기회를 잡을 가능성이 커졌다”고 말했다.2025-02-05 15:13:11
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'규모의 법칙' 깨졌다... 딥시크 등장, 한국 AI 산업의 기회와 도전 [이코노믹데일리] 딥시크가 공개한 생성형 AI 모델 'R1'은 그동안 AI 개발의 불문율처럼 여겨졌던 '규모의 법칙'을 깨뜨리며 저비용 고효율 AI 개발의 새로운 가능성을 제시했다. 이는 전 세계 AI 산업에 거대한 파장을 일으키고 있으며 특히 한국 AI 산업에도 중대한 도전과 기회를 동시에 안겨주고 있다. 딥시크가 최근 공개한 R1 모델은 여러 면에서 놀라움을 안겨주었다. 우선 성능 면에서 글로벌 1위 AI 모델인 오픈AI의 챗GPT에 필적하는 결과를 보여주었다. 미국 수학경시대회 'AIME 2024 벤치마크 테스트'에서 R1은 79.8%의 정확도를 기록하며 오픈AI의 'o1'(79.2%)을 근소한 차이로 앞섰다. 더욱 놀라운 점은 R1의 개발 비용이다. 딥시크 측은 R1 개발에 약 557만 6000달러(약 79억원)를 투입했다고 밝혔는데 이는 메타의 '라마3' 개발 비용의 10분의 1, 챗GPT 개발 비용의 18분의 1 수준에 불과한 것으로 추정된다. 딥시크는 이러한 놀라운 가성비의 비결로 '그룹 상대 정책 최적화'(GRPO) 학습 방식과 '전문가 혼합'(MoE) 기법 등 효율성을 극대화한 독자적인 기술을 꼽았다. GRPO는 AI 모델이 스스로 정답을 찾아가도록 유도하는 학습 방식으로 기존의 지도 학습 방식에 비해 데이터 효율성이 높다는 장점이 있다. MoE는 특정 작업에 필요한 AI 부분만 활성화하여 컴퓨팅 자원을 절약하는 기법으로 모델의 크기를 키우지 않고도 성능을 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술로 평가받고 있다. 더불어 딥시크는 엔비디아의 H800 칩과 함께 중국 화웨이의 칩을 추론 과정에 사용했다고 밝혀 고가의 GPU에 대한 의존도를 낮춘 점도 주목할 만하다. 물론 딥시크가 공개한 개발 비용에 대해서는 여전히 논란의 여지가 있다. 미국 반도체 연구 및 컨설팅 업체 세미애널리시스는 딥시크의 AI 모델 개발에 필요한 하드웨어 지출이 현재까지 5억 달러를 상회할 것이라고 추정하며 딥시크 측 발표보다 90배 높은 수치를 제시했다. 세미애널리시스의 주장이 사실이라면 R1의 개발 비용은 여전히 상당한 수준이지만 그럼에도 불구하고 R1은 기존 AI 개발 패러다임에 중대한 변화를 가져왔다는 점에서 그 의미가 크다. R1의 등장은 그동안 AI 개발의 핵심 원리로 여겨졌던 '규모의 경제 법칙'에 균열을 냈다는 점에서 주목할 만하다. '규모의 법칙'은 AI 모델의 성능이 투입되는 데이터와 컴퓨팅 자원의 양에 비례하여 향상된다는 이론으로 그동안 AI 개발은 막대한 자본력을 갖춘 빅테크 기업들의 전유물로 여겨져 왔다. 그러나 R1은 상대적으로 적은 비용으로도 고성능 AI 모델을 개발할 수 있음을 실증적으로 보여주며 이러한 통념에 정면으로 도전장을 내밀었다. 또한 딥시크는 폐쇄형 모델을 고수하던 오픈AI와 달리 오픈소스를 지향한다는 점에서도 차별화된다. 이는 전 세계 개발자들이 R1의 기술을 자유롭게 활용하고 개선할 수 있는 생태계를 조성하여 AI 기술의 발전을 가속화할 것으로 기대된다. 이러한 딥시크의 행보는 한국을 비롯한 여러 국가에 새로운 기회의 문을 열어주고 있다. 특히 자본력이 부족한 스타트업이나 연구 기관들도 딥시크의 오픈소스 기술을 활용하여 독자적인 AI 모델을 개발하고 경쟁력을 확보할 수 있는 길이 열린 것이다. ◆ 오픈AI의 반격, '딥 리서치' 출시... AI 패권 경쟁의 심화 딥시크의 도전에 직면한 오픈AI는 발 빠르게 대응에 나섰다. 챗GPT의 새로운 툴인 '딥 리서치'를 출시하며 AI 시장의 주도권을 지키기 위한 강력한 의지를 드러낸 것이다. 딥 리서치는 인터넷상의 방대한 정보를 종합하고 분석하여 전문가 수준의 보고서를 생성하는 AI 툴로 오픈AI의 최신 추론 모델 'o3'으로 구동된다. 오픈AI는 딥 리서치가 딥시크의 R1 모델보다 약 3배 높은 정확도를 갖추었다고 강조하며 AI 테스트 결과 R1의 정확도가 9.4%에 그친 반면 딥 리서치는 26.6%를 기록했다고 밝혔다. 이는 딥 리서치가 단순히 정보를 수집하는 수준을 넘어 복잡한 질문에 대한 심층적인 분석과 추론까지 가능하다는 것을 의미한다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 딥 리서치를 "매우 광범위한 복잡하고도 중요한 일들을 할 수 있는 첫 AI 시스템"이라고 소개하며 딥 리서치가 단순한 정보 검색 툴을 넘어 인간의 사고 과정을 보조하고 생산성을 극대화하는 혁신적인 도구로 자리매김할 것이라는 자신감을 내비쳤다. 딥 리서치의 출시는 딥시크의 R1이 촉발한 AI 업계의 경쟁이 더욱 치열해지고 있음을 보여주는 단적인 사례다. 특히 저비용 고효율 AI 모델의 등장으로 인해 AI 개발의 진입 장벽이 낮아지면서 앞으로 더 많은 기업과 연구 기관들이 AI 시장에 뛰어들 것으로 예상된다. 이러한 경쟁 심화는 AI 기술의 발전 속도를 가속화하고 다양한 분야에 혁신적인 AI 서비스가 등장하는 계기가 될 것이다. ◆ 기회의 파도를 타기 위한 네이버와 카카오, 엇갈린 전략 국내 AI 산업을 대표하는 네이버와 카카오는 딥시크의 등장에 대해 서로 다른 전략을 취하고 있다. 네이버는 자체 AI 모델 '하이퍼클로바X'를 기반으로 '온 서비스 AI' 전략을 추진하며 주요 서비스 전반에 AI를 통합하여 사용자 경험을 개선하고 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 데 집중하고 있다. 또한 네이버는 사우디아라비아 데이터인공지능청(SDAIA)과의 협력을 통해 AI 기술의 글로벌 진출을 가속화하고 있다. 딥시크의 오픈소스 전략은 네이버와 같이 자체 AI 모델을 개발하는 기업에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 딥시크의 기술을 활용하여 하이퍼클로바X의 성능을 향상시키거나 새로운 AI 서비스를 개발하는 데 도움을 받을 수 있기 때문이다. 반면 카카오는 자체 거대언어모델(LLM) 개발보다는 다른 AI 모델을 활용하여 개인 맞춤형 에이전트 모델을 개발하는 '모델 오케스트레이션' 방식에 주력하고 있다. 이러한 전략은 딥시크와 같이 외부 AI 모델의 발전에 따라 더욱 탄력을 받을 것으로 보인다. 딥시크의 R1과 같은 고성능 AI 모델을 카카오의 서비스에 접목하여 사용자에게 더욱 정교하고 개인화된 AI 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 딥시크의 등장은 한국 AI 생태계에 위기이자 기회로 작용할 것이다. 딥시크와 같은 해외 기업과의 경쟁이 심화되면서 국내 기업들의 입지가 위협받을 수 있지만 동시에 딥시크의 오픈소스 기술을 활용하여 한국 AI 산업의 경쟁력을 강화할 수 있는 절호의 기회이기도 하다. ◆ 딥시크발 혁신의 경쟁이 새로운 국면 한편 딥시크의 R1과 오픈AI의 딥 리서치 출시는 AI 업계의 경쟁이 새로운 국면에 접어들었음을 보여준다. 특히 딥시크의 등장은 '규모의 법칙'이라는 기존 패러다임에 변화를 가져오며 한국 AI 기업들에게 새로운 기회와 동시에 도전 과제를 안겨주고 있다. 딥시크가 오픈소스를 지향하고 있지만 구체적인 기술 노하우를 완전히 공개한 것은 아니기 때문에 국내 AI 기업들이 딥시크와 동등한 수준의 기술력을 확보하기까지는 다소 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 한 업계 전문가는 "딥시크가 공개한 것은 소스코드나 데이터가 아니기 때문에 그대로 따라 할 수 있는 것은 아니다"라며 "증류식 추출이라는 학습방식은 기존에도 암암리에 사용하던 것인데 그 방식을 차용한다고 해서 당장 딥시크와 같은 성과를 내기는 쉽지 않다"고 지적했다. 그러나 그는 "AI를 경량화하는 방법 자본이 상대적으로 부족한 기업들에 대해 힌트를 준 것에 대한 기여도가 있다는 점에서 의의가 있다"고 덧붙였다. 네이버와 카카오 등 국내 기업들의 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 딥시크와 같은 혁신적인 기업들의 사례를 면밀히 분석하고 한국의 강점을 살린 차별화된 전략을 수립하는 것이 중요할 것이다. 딥시크발 혁신의 파도를 넘어 한국 AI가 글로벌 시장을 선도하는 그 날을 기대해 본다.2025-02-05 06:00:00
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오픈AI, AI 연구 비서 '딥 리서치' 공개...챗GPT, 차세대 연구 혁신 이끈다 [이코노믹데일리] 오픈AI가 마치 전문 연구원처럼 심층적인 분석과 보고서 작성을 돕는 새로운 챗GPT 에이전트 기능, '딥 리서치(Deep Research)'를 3일 전격 공개했다. '딥 리서치'는 복잡한 질문에 대해 최대 30분 동안 수백 개의 웹사이트를 탐색, 분석, 종합하여 연구자 수준의 보고서를 제공하는 혁신적인 기능이다. 오픈AI는 이날 오전 일본 도쿄에서 진행된 생방송을 통해 '딥 리서치'의 기능과 데모를 시연했다. '딥 리서치'는 단계별 조사가 필요한 복잡한 작업에 특화된 기능으로 추론에 강점을 가진 'o3' 모델을 기반으로 방대한 양의 텍스트와 이미지를 분석하여 최적화된 답변을 제공한다. 오픈AI는 "사용자를 대신해 독립적으로 작업을 수행할 수 있는 차세대 에이전트"라며 "'딥 리서치'는 사용자의 명령에 따라 수백 개의 온라인 소스를 찾아 분석하고 종합하여 리서치 애널리스트 수준의 종합 보고서를 작성한다"고 설명했다. 특히 '딥 리서치'는 5~30분의 시간을 들여 필요한 답변을 제공하도록 설계되어 기존 챗GPT와 차별화된 심층 분석 능력을 보여준다. 이날 공개된 데모에서는 "선진국 상위 10개국과 개발도상국 상위 10개국의 지난 10년간 모바일 보급률 추이와 iOS 및 안드로이드 도입률, 국가별로 새로운 언어 학습에 대한 관심 수준을 분석해달라"는 복잡한 질문에 '딥 리서치'가 스탯카운터, 스태티스타 등 다양한 통계 조사 기관을 인용, 표 형태로 정리하여 답변을 제공했다. 또한 "챗GPT의 새로운 iOS 번역 애플리케이션(앱)을 출시할 경우 어느 시장을 먼저 공략해야 할지 추천해달라"는 질문에는 "일본, 미국, 영국, 캐나다, 호주가 우선순위"라고 제안하며 전략 수립에도 도움을 줄 수 있음을 보여주었다. '딥 리서치'는 AI 모델의 가장 까다로운 벤치마크 중 하나로 평가받는 스케일AI의 '인류의 마지막 시험'에서 26.6%의 정확도를 기록, 'o1'(9.1%), 'o3-미니'(13.0%)는 물론 9.4%를 기록한 '딥시크-R1'을 크게 앞섰다. 특히 화학, 인문학과 사회과학, 수학 분야에서 'o1' 대비 가장 큰 성능 향상을 보였다. '딥 리서치' 기능은 현재 월 200달러 요금제인 챗GPT 프로 이용자를 대상으로 서비스되고 있으며 향후 챗GPT 플러스와 비즈니스 요금제 이용자에게도 확대될 예정이다. 한편 구글도 자사 AI 서비스인 '제미나이 어드밴스드' 이용자를 대상으로 유사한 기능의 '딥 리서치'를 지난해 12월 공개한 바 있어 AI 기반 리서치 에이전트 시장 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 이번 '딥 리서치' 공개는 샘 올트먼 오픈AI CEO의 일본 방문 중에 이루어졌으며 이전 발표와 달리 오픈AI 일본 지사에서 라이브가 진행되었다. 올트먼 CEO는 손정의 소프트뱅크그룹 회장과의 만남, 이시바 시게루 일본 총리 면담 후 한국, 인도, 독일을 차례로 방문할 예정이다. 특히 한국에서는 4일 오전 오픈AI 개발자 행사인 '빌더 랩(Builder Lab)'을 열고 AI 스타트업 등 국내 개발자 100여 명을 대상으로 워크숍을 진행할 계획이다. 이번 '딥 리서치' 출시는 최근 중국 AI 스타트업 '딥시크'의 부상에 대한 견제 의도도 있는 것으로 해석된다. 샘 올트먼 CEO는 "딥시크가 좋은 모델을 개발했다"면서도 "새로운 건 아니다"라며 견제하는 모습을 보였고 이번 성능 평가 비교표에 딥시크를 포함시킨 것은 주요 경쟁 상대로 의식한 것으로 보인다. 업계 일각에서는 오픈AI가 딥시크와의 기술 경쟁력 우위를 강조하기 위해 '딥 리서치'를 선보였다고 분석하고 있다.2025-02-03 13:26:05
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